「即刻」,这款App

「即刻」一周年的活动如火如荼的结束了,从一个稚嫩的小星星和极简的实验室作品,到此时眼前的「即刻」,已经走过了整整一年时间。一周年活动中,「即刻」工程师们把人见人爱车见车载的他们公司吉祥物猫咪:“果果”做成了好玩的卡通彩蛋,藏在了App的各个角落,让用户去寻找,找齐彩蛋就能获得相应的礼物。可想这个团队多么的可爱啊,其实在其他页面他们也埋了彩蛋:比如「我的」Tab 的头像可以拽下来;「我的主题」点一下导航条可以看到总订阅主题数等等。

好喜欢这些小彩蛋啊!(花痴脸 ( ຶཽ ˙̫̮ ຶཽ )✧キラッ

喂…

跑题了,快回来…(生气脸 オコ( ง⁼̴̀꒫⁼̴́)ง⇒ゲキオコ( ง⁼̴̀⌂⁼̴́)ง⇒プンプン丸( ง⁼̴̀ω⁼̴́)ง⁼³₌₃

。。。。。。

哦,好的,我回来了(认真脸回来了 ◉ω◉)

步入正题:

最美应用2015年年度精选 中,我心目中的年度最佳应用是「即刻」。

面对满天飞的碎片化信息时代,我一直在寻找一款:怎么样的获取自己感兴趣的,而且消化方式要达到轻松有效的产品。直到我发现「即刻」这款App,在我开始用它的那一刻,我就知道这就是我想要的App。

那「即刻」到底是一款怎么样的产品?

1.订阅/发布者模式

「即刻」的核心使用场景是用户关注了自己感兴趣的主题,当有新的内容更新时会通过推送消息通知用户。用起来就像RSS信息聚合工具,那时的我们需要去不同网站订阅我们感兴趣的内容RSS,然后在Google Reader等类似的工具中阅读。在那个互联网时代,没有智能手机推送这个通知环节,用户需要在电脑上去查看。所以「即刻」可以理解为一个移动互联网的RSS升级版,以信息为维度进行分发,是高效率内容分发形式(乱定义会不会被打死 (。◕ิ_◕ิ。)

2.内容聚合/推送

对于「即刻」来说,重头的一项工作是运营,特别是内容聚合。即刻在内容运营上的思路是开创性的,令人大开眼界,他们的内容运营非常的超猛,那些话题让我自己去找都可能找不到那么精准,而且那么多细分话题,可能会觉得他们有着超级强大的运营团队,这个我不得而知,但我有一个思路是:爬虫+人工筛选。我所能想到的是:后台抓取精准信息源(如微博、Twitter),技术按内容算法过滤后分发到编辑后台,而编辑后台还很可能是在PC端和移动端交替操作的(不同平台抓取内容),二次过滤并编辑内容后分发到用户。如果抓取效率高的话,就能够快速分发摘要和URL到编辑后台,那内容运营人员方面,3位左右就够了。其中,有一些主题我还是非常好奇,他们是怎么处理的?比如:「科比又两双了」这样的主题,是不是把名字和关键词捆绑在一起了吗?捆绑起来主要是防止进球的不是某某。但是像科比又两双了,这样的条目,我不知道技术上怎么能实现,非常好奇。当然可能性一种就是后台手动添加的,也只能适用于小小部分的非RSS型主题。(啊~~内容粒度怎么可以做到如此之细)(再额外扩展一下:是否可以做到内容自动化,由用户定义主题,辅以运营人工编辑对主题组合的完善即可,抑或引导用户申请话题也可以尝试一下。)

另外,「即刻」的无外链内容点击的交互以及引导用户打开Push的交互都设计得巧妙,值得参考。


在这个碎片化的时代,从茫茫的数字洪流中发现有趣的内容,是「即刻」对于用户来说最重要的价值。但随着产品的发展,在使用过程中,发现订阅的主题没有太大的相关性,阅读需求极其分散,主要依赖于首页推荐的主题是否有自己喜欢的主题以及从浏览热冷门主题文章可以发现:热门主题的热门好文章和冷门主题的热门好文章点喜欢量可以达到十倍甚至百倍之差。造成问题是因为热门主题长期被放在首页推荐,而冷门主题被发现路径太深,导致失去了长尾效应。又由于产品松散的信息结构不可能培养用户主动去深挖新主题,也没有加强引导新用户关注上感兴趣的主题。所以如果不改变产品框架,想要更好的推荐主题,需要增加首页的推荐维度,从不同的维度来展示更多主题。

以下是我个人思考解决上述问题的整个思路(常规思路,没有具体细想更多的方法):

1.运营方面:

(1)「有新增主题提醒」主题。主要目的是增加用户的关注主题量,以便数据挖掘

(2) 信息源不能只借用平台当低成本空间,需寻求通过大平台分发,如和某某内容商谈合作,引入主题-有新产品更新(前提是这个内容商够强大)

2.产品功能方面:

(1)协同推荐:主题内相关推荐主题(页卡形式)

(2)多栏目位置分发(这么做的结果是用更多的栏目,放更多的位置,做更多的排序以满足随着用户量的增长来诞生的更多的需求pattern,边界也变得很窄,主题越多长尾越长越受限。)

(3)分类列表:主题结构化

(4)热点集合:热门文章 、热门主题

(5)个性化推荐:你可能感兴趣主题

(6)利用社交关系链,但是个人认为可能没用,因为阅读需求相同和是朋友基本没关系

3.技术处理方面:

(1)以已关注的主题作为数据基础的话,个性化推荐可以考虑主题关联方法

(2)蒙特卡洛算法,寻找近似主题


几个问题继续思考:

1.即刻的内容粒度细到什么程度最佳?

2.随着一个用户主题订阅数的上升,信噪比到达峰值后会都转直下,有些推送干脆就变成了骚扰,如何帮用户做信息优先级管理(没有数据,不一定对)

3.如修改产品框架去解决内容分发问题,那信息如何布局,交互如何设计

4.解決內容分发之后,如何解决产品内的信息过载问题


— — — — — — — — 最后,放「即刻」九号员工果果萌照 — — — — — — — —

Show your support

Clapping shows how much you appreciated 麦卡特尼’s story.